論文の概要: COGNAC: Circuit Optimization via Gradients and Noise-Aware Compilation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02769v2
• Date: Fri, 15 Mar 2024 15:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 23:41:48.530281
• Title: COGNAC: Circuit Optimization via Gradients and Noise-Aware Compilation
• Title（参考訳）: COGNAC:勾配と雑音認識による回路最適化
• Authors: Finn Voichick, Leonidas Lampropoulos, Robert Rand,
• Abstract要約: 我々は、量子回路をコンパイルするための新しい戦略であるCOGNACを提案する。 ゲートを絡み合う時間帯に通知される単純なノイズモデルを用いる。 我々は、多数の明示的な消去書き直し規則を必要とせず、回路のゲート数を削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present COGNAC, a novel strategy for compiling quantum circuits based on numerical optimization algorithms from scientific computing. Using a simple noise model informed by the duration of entangling gates, our gradient-based method can quickly converge to a local optimum that closely approximates the target unitary. By iteratively and continuously decreasing a gate's duration to zero, we reduce a circuit's gate count without the need for a large number of explicit elimination rewrite rules. We have implemented this technique as a general-purpose Qiskit compiler plugin and compared performance with state-of-the-art optimizers on a variety of standard 4-qubit benchmarks. COGNAC typically outperforms existing optimizers in reducing 2-qubit gate count, sometimes significantly. Running on a low-end laptop, our plugin takes seconds to optimize a small circuit, making it effective and accessible for a typical quantum programmer.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,数値最適化アルゴリズムに基づく量子回路の計算手法であるCOGNACを提案する。 ゲートの絡み合いの持続時間から得られる単純なノイズモデルを用いて、勾配に基づく手法は、ターゲットのユニタリを近似した局所的な最適値に迅速に収束させることができる。 繰り返しかつ連続的にゲートの時間をゼロにすることで、多数の明示的な消去書き直し規則を必要とせずに回路のゲート数を削減できる。 この手法を汎用のQiskitコンパイラプラグインとして実装し、様々な標準4ビットベンチマークにおける最先端の最適化器の性能と比較した。 COGNACは2キュービットのゲート数を減らすために既存のオプティマイザよりも優れている。 私たちのプラグインはローエンドのラップトップ上で動作し、小さな回路を最適化するのに数秒かかります。

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